5月16日，汉青经济与金融高级研究院李勇教授应邀做客金融学院第82期经济与金融学名家论坛，在学院南路校区主教913做了题为“A Posterior-Based Wald-Type Statistic for Hypothesis Testing”的讲座。讲座由金融学院院长助理黄志刚副教授主持，金融学院20余名师生参加了该讲座。

讲座现场

讲座现场李勇教授指出，宏观金融中模型的应用越来越广泛，对潜在变量模型的研究也越发重要，而DSGE模型与SV模型的应用遇到一定瓶颈，可观测的极大似然函数较难准确估计。他简要地梳理了OLS、MLE、GMM和MCMC四类方法的特点与适用范围，指出在贝叶斯框架下的MCMC方法对研究潜在变量模型等问题效果较好，故基于Gibbs抽样的方法构造新的检验统计量。他指出，零假设检验是经济研究中的一个核心问题，传统贝叶斯因子(Bayes factors)是贝叶斯假设检验的基石，但存在Jeffrey-Lindley's悖论等理论问题，对高维数据的处理较为困难。他利用MCMC方法从后验分布中抽取随机样本，基于选择理论构建新贝叶斯卡方检验统计量，因为该统计量与贝叶斯因子(Bayes factors)相比应用更加广泛，能够较好避免Jeffrey-Lindley's悖论，大幅降低检验时间。

在场师生就如何将本文的统计量应用于DSGE模型的参数估计、Gibbs抽样与Bootstrap抽样的区别等问题与李勇教授进行了深入讨论。

本次讲座由中央财经大学专题学术讲座项目资助。